标签： 具身智能

突破模态壁垒：具身智能的Perceiver-Mamba融合架构深度解析

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在具身智能领域，跨模态信息处理始终是制约系统性能的核心瓶颈。传统架构在处理视觉、语音、触觉等多模态数据时，普遍面临计算复杂度高、模态对齐困难、时序建模能力弱三大挑战。本文提出基于Perceiver与Mamba协同的新型架构，通过结构化注意力机制与状态空间建模的深度耦合，实现了多模态特征的高效融合与动

具身智能革命：揭秘多模态大模型如何突破物理推理边界

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在机器人尝试抓取桌上倾斜摆放的陶瓷杯时，传统视觉系统可能精准识别物体轮廓，却难以预判抓取力度对液体晃动的影响，更无法自主调整动作策略避免溢出。这种需要融合视觉感知、物理规律理解与动态决策的复杂场景，正是谷歌最新研究成果PaLM-E试图攻克的终极难题。 一、具身智能的技术困局 ...

NVIDIA Omniverse：如何用物理级仿真引擎重塑机器人训练范式？

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在机器人技术快速迭代的今天，传统训练方法面临成本高企与效率瓶颈的双重挑战。一套工业级机械臂的实体训练环境搭建需要消耗数百万资金，而服务机器人在动态场景中的适应能力训练更是需要以年计的时间周期。NVIDIA Omniverse凭借其突破性的物理仿真技术，正在重新定义机器人训练的底层逻辑。 ...

具身智能颠覆性突破：解密Voxposer零样本机器人操控的核心技术

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在机器人技术发展遭遇"数据饥渴"瓶颈的当下，Voxposer系统的横空出世打开了全新局面。这个突破性的技术框架成功实现了无需任务演示、无需场景预训练的零样本机器人操控，其核心在于构建了物理世界与数字空间的精准映射桥梁。本文将深入解析该系统的三大核心技术支柱及其实现路径。 ...

RT-2模型突破行动规划瓶颈：跨模态推理如何重塑机器人决策体系？

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在具身智能领域，行动规划始终是制约机器人适应复杂环境的根本难题。传统基于规则的系统难以应对动态场景，而端到端深度学习方法又受限于样本效率和数据泛化能力。谷歌DeepMind团队最新提出的RT-2模型，通过构建视觉-语言-动作的三维统一框架，在开放世界任务中展现出惊人的泛化能力。本文将从技术架构、训练

具身智能革命：解剖RT-2实现机器人零样本学习的技术内幕

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在机器人技术发展历程中，2023年7月公开的RT-2系统标志着具身智能进入新纪元。这个突破性技术实现了机器人在完全陌生场景下的零样本操作能力，其核心在于建立了从感知到决策的闭环智能体系。本文将深度解构其技术实现路径，揭示跨模态知识迁移的奥秘。 一、RT-2系统架构设计解析 ...

具身智能革命：解密Figure 01机器人融合GPT-5的十大核心技术突破

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在人工智能向物理世界渗透的进程中，具身智能系统正经历革命性跃迁。当Figure 01这款具备仿生运动能力的人形机器人，与GPT-5这类超大规模语言模型深度融合时，其产生的技术质变正在重塑智能机器人的能力边界。本文将从系统架构、算法融合、硬件适配三个维度，深度剖析实现这种跨越的技术路径。 ...